怎么向dataframe当中插入行

要向 DataFrame 中插入一行，可以使用 .loc 或 .iloc 属性，具体步骤如下：

1. 创建一个字典，键是列名，值是要插入的值
2. 使用 .loc 或 .iloc 属性，在指定位置上插入该字典表示的一行数据

例如，在插入一行数据到 DataFrame 中的第 3 行：

import pandas as pd

# 创建一个 DataFrame
df = pd.DataFrame({'x': [1, 2, 3], 'y': [4, 5, 6]})

# 创建一个字典，包含要插入的数据
new_row = {'x': 7, 'y': 8}

# 使用 .iloc 属性，在指定位置上插入新的行
df.iloc[2:3, :] = new_row

# 显示结果
print(df)

输出结果如下：

   x  y
0  1  4
1  2  5
2  7  8

相关问题

pandas向dataframe插入新行

这句话意思是：如何向 Pandas 的 dataframe 插入新行？

回答：可以使用 `loc` 方法向 dataframe 插入新行，例如：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]})
new_row = {'A': 5, 'B': 6}
df.loc[len(df)] = new_row

这段代码会向 `df` 中插入新行 `[5, 6]`。

dataframe可以插入行吗

当然可以，DataFrame在pandas库中是一个二维表格型的数据结构，非常灵活，支持向其中添加新的行。你可以通过以下几种方式插入新行：

1. **追加行**：
使用`loc`, `iloc`或`.append()`方法追加一行或一组数据。例如，如果你有一个字典形式的新数据，可以这样做：

   new_row_data = {'column1': value1, 'column2': value2}
   df.loc[len(df)] = new_row_data  # 使用标签索引
   df = df.append(new_row_data, ignore_index=True)  # 使用默认索引并忽略原索引

2. **插入特定位置**：
如果你知道你想在哪一行插入，可以用`insert()`方法：

   df.insert(loc, column_name, value, allow_duplicates=False)

3. **批量插入**：
对于大量数据，可以直接创建一个新的DataFrame，然后合并到原有的DataFrame：

   new_df = pd.DataFrame(data_to_insert, columns=df.columns)
   df = pd.concat([df.head(len(df)-1), new_df, df.tail(1)])  # 将新数据放在原数据后面

4. **迭代插入**：
可以利用`itertools.zip_longest()`等工具，逐行插入数据：

   for row in data_to_insert:
       df.loc[len(df)] = row

以上操作都需要确保新插入的行与现有行具有相同的列名和列数据类型。